es.wedoany.com Noticia: Google está reorganizando su equipo de codificación de inteligencia artificial, formado hace apenas unos meses, para reducir la brecha con Anthropic en la aplicación comercial más valiosa del momento: la escritura de código. Según informa The Information, este "comando" temporal se está expandiendo para convertirse en un departamento a largo plazo, centrado en la etapa de "entrenamiento intermedio", que se sitúa entre el preentrenamiento y el postentrenamiento de los modelos.
Este ajuste tiene como objetivo cambiar la forma en que se entrena el modelo Gemini. El objetivo del nuevo equipo no se limita a optimizar las respuestas ya preparadas del modelo, sino a implantar capacidades básicas en el modelo de manera más temprana: fortalecer las habilidades de codificación y extender estas capacidades a tareas comerciales relacionadas, incluso la creación de presentaciones. Esto coincide con el camino ya tomado por Anthropic y OpenAI, que buscan que las herramientas de codificación vayan más allá de la programación.
Google reconoce, en esencia, que en este nicho no basta con tener un modelo base potente; se necesita entrenamiento especializado, recursos informáticos dedicados y ciclos de iteración de producto más ajustados. Esta reorganización se produce en un contexto preocupante: la empresa ha perdido recientemente a dos investigadores de renombre. Noam Shazir se unió a OpenAI, supuestamente porque la potencia de cálculo necesaria para su proyecto fue reasignada a otros equipos; John Jumper, ganador del Premio Nobel y responsable de AlphaFold, está a punto de unirse a Anthropic, y poco antes de su salida acababa de ser transferido al mencionado equipo de codificación.
El entrenamiento del modelo Gemini no ha sido un camino de rosas, y las señales indirectas se reflejan en el progreso de su producto estrella. El Gemini 3.5 Pro, presentado en la conferencia I/O de mayo, aún no se ha lanzado públicamente. Según informa Business Insider, su lanzamiento se ha retrasado hasta julio. Google está recopilando comentarios en sus plataformas Antigravity y LMArena, y realizando entrenamientos adicionales en el modelo para manejar tareas de agente más largas, mientras aborda por separado el problema del consumo de tokens. Actualmente, solo está disponible públicamente Gemini 3.5 Flash, mientras que la versión Pro sigue limitada a una vista previa empresarial restringida.
El margen de seguridad de Google sigue siendo enorme, con sus propios chips TPU, el modelo Gemini, servicios en la nube, búsqueda, YouTube y una vasta red de distribución. La cuestión es si esta reorganización del entrenamiento se traducirá en una mejora sustancial de la calidad, o si solo será un cambio de cartel. La primera prueba será el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro en julio.
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